سوال:
مشین سیکھنے پر اوکام کا استرا کیسے لاگو ہوتا ہے؟
A:آسام کے استرا کا استعمال 1200 کی دہائی میں ولیم کے اوکھم سے ملتا ہے - یہ خیال ہے کہ آسان اور آسان راست حل کو ترجیح دی جانی چاہئے ، یا یہ کہ مختلف مفروضوں کے ساتھ ، آسان ترین ایک یا بہت کم مفروضوں سے بہتر طور پر استعمال کیا جائے گا۔
تاہم ، اوکام کے استرا میں جدید ترین ٹیکنالوجیز کے ل some کچھ جدید ایپلی کیشنز بھی موجود ہیں۔ اس کی ایک مثال مشین لرننگ کے اصول کا اطلاق ہے۔ مشین لرننگ کے ساتھ ، انجینئرز کمپیوٹر کو ٹریننگ کے اعداد و شمار کے سیٹ پر تربیت دینے کا کام کرتے ہیں ، تاکہ انہیں ان کے اصل کوڈبیس پروگرامنگ کی حدود سے باہر جانے اور سیکھنے کے قابل بنایا جاسکے۔ مشین لرننگ میں کمپیوٹر پر الگورتھم ، ڈیٹا ڈھانچے اور ٹریننگ سسٹم کا نفاذ شامل ہے ، تاکہ وہ خود سیکھیں اور اس کے نتیجہ خیز نتائج برآمد ہوں۔
اس بات کو ذہن میں رکھتے ہوئے ، کچھ ماہرین کا خیال ہے کہ آسام کا استرا مشین لرننگ پروجیکٹس کو ڈیزائن کرنے میں مفید اور تعلیم دینے والا ثابت ہوسکتا ہے۔ کچھ کا کہنا ہے کہ آسام کا استرا انجنیئروں کو کسی پروجیکٹ پر لاگو ہونے کے لئے بہترین الگورتھم کا انتخاب کرنے میں مدد کرسکتا ہے ، اور یہ بھی فیصلہ کرنے میں مدد کرتا ہے کہ منتخب شدہ الگورتھم سے کسی پروگرام کی تربیت کیسے کی جائے۔ اوسیڈم کے استرا کی ایک تشریح یہ ہے کہ تقابلی تجارت کے ساتھ ایک سے زیادہ مناسب الگورتھم دیئے جائیں ، جس کی تعی .ن کرنے میں کم سے کم پیچیدہ ہو اور جس کی ترجمانی کرنا آسان ہو۔
دوسرے یہ بتاتے ہیں کہ خصوصیت کا انتخاب اور جہت میں کمی جیسے سادگی کے طریقہ کار بھی اوکام کے استرا اصول using بہتر نتائج حاصل کرنے کے ل models ماڈل کو آسان بنانے کی مثال ہیں۔ دوسری طرف ، دوسرے لوگ ماڈل ٹریڈ آفس کی وضاحت کرتے ہیں جہاں انجینئر درستگی کی قیمت پر پیچیدگی کو کم کرتے ہیں - لیکن پھر بھی استدلال کرتے ہیں کہ آسام کا یہ استرا نقطہ نظر فائدہ مند ثابت ہوسکتا ہے۔
اوقام کے استرا کی ایک اور درخواست میں بعض قسم کی مشین لرننگ کے ل technologies مقرر کردہ پیرامیٹرز شامل ہیں ، جیسے ٹیکنالوجیز میں بایسیئن منطق۔ کسی پروجیکٹ کے پیرامیٹرز کے سیٹ کو محدود کرنے میں ، انجینئروں کو ماڈل کو آسان بنانے کے لئے "اوسیڈم استرا کا استعمال کرتے ہوئے" کہا جاسکتا ہے۔ ایک اور دلیل یہ بھی ہے کہ جب تخلیقی لوگ تجارتی استعمال کے معاملے کا اندازہ لگانے اور الگورتھم استعمال کرنے سے پہلے کسی پروجیکٹ کے دائرہ کار کو محدود کرنے کے بارے میں سوچتے ہیں تو وہ شروع سے ہی پروجیکٹ کی پیچیدگی کو ختم کرنے کے لئے اوسیڈم کے استرا کا استعمال کرتے ہیں۔
مشین سیکھنے کے ل Occ آقام کے استرا کی ایک اور مقبول ایپلی کیشن میں "ضرورت سے زیادہ پیچیدہ نظاموں کی لعنت" بھی شامل ہے۔ یہ دلیل یہ پیش کرتا ہے کہ زیادہ پیچیدہ اور تفصیلی ماڈل بنانے سے اس ماڈل کو کمزور اور ناقابل تسخیر بنایا جاسکتا ہے۔ اوور فٹنگ نامی ایک پریشانی ہے جہاں ماڈلز کو اتنا پیچیدہ بنا دیا جاتا ہے کہ اس کی جانچ پڑتال کے اعداد و شمار اور اس ڈیٹا کے استعمال کے معاملے میں واقعی فٹ ہوجائیں۔ یہ ایک اور مثال ہے جہاں کوئی مشین سیکھنے کے نظام کے دانستہ ڈیزائن میں آسام کے استرا کا حوالہ دے سکتا ہے ، تاکہ یہ یقینی بنائے کہ وہ ضرورت سے زیادہ تکلیف اور سختی کا شکار نہیں ہیں۔
دوسری طرف ، کچھ اشارہ کرتے ہیں کہ آسام کے استرا کو غلط طریقے سے استعمال کرنے سے مشین لرننگ پروگرامنگ کی تاثیر کو کم کیا جاسکتا ہے۔ کچھ معاملات میں ، پیچیدگی ضروری اور فائدہ مند ہوسکتی ہے۔ یہ سب کچھ خاص منصوبے کی گنجائش کی جانچ پڑتال کے ساتھ کرنا ہے اور کیا حاصل کرنا ضروری ہے ، اور دیئے گئے نتائج کے ل the سب سے زیادہ اہداف کے حلوں کو لاگو کرنے کے لp ان پٹ ، ٹریننگ سیٹ اور پیرامیٹرز کو دیکھیں۔
